Proceso de estratificación
Reclutamientos a menores de edad desagregados por año del hecho - 1990–2017
Introducción
Si es su primera vez trabajando con los datos, no está muy familiarizado con el
paquete o simplemente quiere conocer más sobre el proyecto y el objetivo de
estos ejemplos y el paquete verdata, consulte:
https://github.com/HRDAG/CO-examples/blob/main/Introducción/output/Introducción.html
antes de continuar.
En este ejemplo se ilustrará el proceso de estratificación para el posterior proceso de estimación del total de víctimas por año del hecho (1990–2017).
Autenticando e importando la base de datos (réplicas)
Se comienza autenticando e importando la base de datos, esto a
través de dos funciones del paquete verdata: las funciones confirm_files y
read_replicates. La autenticación de los datos es pertinente dado que estos
fueron publicados con la licencia de atribución 4.0 internacional de Creative
Commons (CC BY 4.0). Esta licencia permite la distribución y modificación de la
información y, considerando que usted pudo haber llegado a estos datos por medio
de diferentes fuentes, es importante que sepa si han sido modificados o no, para
lo que puede hacer uso de estas dos funciones.
La función confirm_files autentica los archivos que han sido descargados.
Considerando que cada violación tiene hasta 100 réplicas, esta función permite
autenticar cada uno de estos archivos sin necesidad de leerlos a R. Esto, en
caso de querer ahorrar recursos computacionales, o en caso de que no vaya a
realizar su análisis con todas las réplicas. Esta función devolverá el mensaje
“You have the right file!” si los archivos son iguales a los publicados, o
el error “This file is not identical to the one published. This means the results of the analysis may potentially be inconsistent.” en caso contrario.
Además, la función read_replicates permite 2 cosas: leer las réplicas a R en
una sola tabla (ya sea a partir de un formato csv o parquet) y verificar
que el contenido de las réplicas sea exactamente igual al publicado.
Cuando el argumento crash tiene su valor por default (TRUE), la función
retorna un objeto (data frame) si el contenido es igual, y el mensaje
“The content of the files is not identical to the ones published. This means the results of the analysis may potentially be inconsistent.” si el contenido de la base fue
previamente alterado/modificado, lo que quiere decir que los análisis que el
usuario realice serán inconsistentes y llevarán a resultados erróneos.
Este último error significa que nos datos no se han leído a R. Si por alguna
razón, usted quiere leer dicha información a pesar de saber que no son los mismos datos
originalmente publicados, puede cambiar el argumento crash a FALSE, y,
en ese caso, podrá ver los datos junto con el mismo mensaje de advertencia.
replicas_datos <- verdata::read_replicates(here::here("verdata-parquet/reclutamiento"),
"reclutamiento", 1, 10)
paged_table(replicas_datos, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))Vemos que tenemos 192 260 registros, nuestras réplicas van desde la número 1 hasta la 10. Además, nuestros datos tienen información sobre la categoría de edad de la víctima, el presunto perpetrador, el sexo, el año del hecho, la pertenencia étnica, las fuentes de información, entre otros.
Filtrando las réplicas acorde con el filtro del anexo metodológico
La función filter_standard_cev nos permite transformar o filtrar nuestra
información. Para el caso de reclutamiento optamos por analizar a las víctimas
menores de 18 años por año, es decir, a aquellas víctimas que pertenecen a la
categoría de infancia y adolescencia y que las incluimos en una nueva categoría
denominada “MENOR”.
replicas_filtradas <- verdata::filter_standard_cev(replicas_datos,
"reclutamiento",
perp_change = FALSE)
paged_table(replicas_filtradas, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))Proceso estratificación para estimaciones
Con el fin de controlar la heterogeneidad en las probabilidades de captura
(ver más de este concepto en el anexo metodológico del proyecto) se estratifica la información de acuerdo con el análisis a realizar. En este caso,
como queremos estimar el subregistro de la presente violación por año del hecho,
se estratificará por año del hecho y la nueva categoría de edad generada
por la anterior función; seguido de esto se estratifica. Es importante que usted
como usuario vea que este proceso es netamente artesanal, es decir, usted puede
usar su propio código o funciones para realizar este proceso que, en nuestro
caso, será a través de una función previamente creada (fuera del paquete
verdata) para facilitar este ejercicio:
stratify <- function(replicate_data, schema) {
schema_list <- unlist(str_split(schema, pattern = ","))
grouped_data <- replicate_data %>%
group_by(!!!syms(schema_list))
stratification_vars <- grouped_data %>%
group_keys() %>%
group_by_all() %>%
group_split()
split_data <- grouped_data %>%
group_split(.keep = FALSE)
return(list(strata_data = split_data,
stratification_vars = stratification_vars))
}Entonces, en primera instancia creamos una función que necesita de dos argumentos:
El argumento replicate_data se refiere a un data frame a estratificar, que en nuestro caso es replicas_filtradas, es decir, la información previamente filtrada.
El segundo argumento son las variables de estratificación (schema). Recordemos que la estratificación es un instrumento para controlar la heterogeneidad, entonces estas son variables que pensamos pueden afectar la probabilidad de registro de las víctimas y, por lo tanto, queremos agrupar las víctimas con características similares. Todas estas variables deben encontrarse en el objeto replicas_estratos.
En términos generales, lo que hace esta función es: primero agrupa por las variables de estratificación y guarda en una lista llamada strata_data esta información. En ese sentido, cada elemento de la lista es una tabla con las víctimas que hacen parte de ese estrato. En segundo lugar, se define el nombre de cada estrato para poder identificarlos cuando estimemos. Para esto se retorna una lista llamada stratification_vars que contiene las combinaciones de las variables, es decir, el nombre del estrato.
A continuación se aplica la función:
El paso anterior muestra la forma en la que aplicamos la función. Considerando que en este ejemplo queremos estimar el número de víctimas de la presente violación por la(s) variable(s) nombrada(s), la estratificación se hace por la variable yy_hecho y edad_c para cada réplica. El objeto schema contiene una cadena de caracteres con los nombres de las variables en el data frame. Luego, como se mencionó, usamos la tabla replicas_filtradas como primer argumento y el objeto schema como segundo. Lo que obtenemos es lo siguiente:
El objeto listas contiene dos listas. La primera, llamada strata_data data contiene las víctimas que fueron víctimas de este hecho en cada uno de los años -desagregado por edad- para cada una de las réplicas. Por ejemplo, el elemento 151 de la lista contiene las víctimas menores de edad en el año de 1995 presentes en la réplica 5 (ver el objeto victimas_estrato):
datos <- listas[["strata_data"]]
victimas_estrato <- datos[[151]]
paged_table(victimas_estrato, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))La segunda lista, llamada stratification_vars, contiene el nombre de cada estrato. Siguiendo el mismo ejemplo, el elemento 151 de stratification_vars contiene una columna con la réplica (R5), una columna con el año (1995) y la categoría de edad. Nuevamente, este solo es un ejemplo de nuestra forma de estratificar, usted puede hacerlo de otra manera. La idea principal es agrupar las víctimas por las variables del estrato y las réplicas que esté usando.
nombres <- listas[["stratification_vars"]]
victimas_estrato_nombre <- nombres[[151]]
paged_table(victimas_estrato_nombre, options = list(rows.print = 10, cols.print = 5))Teniendo esta estratificación procederemos a guardar el objeto listas
en nuestra maquina local (con la función saveRDS) para usarlo en nuestro
próximo ejemplo sobre estimación por sistemas múltiples (ESM) y la posterior
combinación de estas:
saveRDS(listas,
here::here("Resultados-CEV/Estimacion/output-estimacion/yy_hecho-edad_c-reclutamiento.rds"))El siguiente paso es realizar el proceso de estimación y combinación.